big data Archive - oreillyblog

SQL: Schlüsseltechniken lernen und verstehen

Corina Pahrmann — Thu, 15 Apr 2021 15:57:15 +0000

Mit „Einführung in SQL“ haben wir wieder einmal einen echten O’Reilly-Klassiker in Neuauflage: Auf 378 Seiten könnt ihr frisches Profiwissen vom SQL-Profi und Schlagzeuger Alan Beaulieu lernen. Die 91-Meilen-Challenge in der Disziplin „Gehen“ habe ich spielend geschafft, das zumindest meldet meine Garmin-Sportuhr nach dem ersten Quartal 2021. Logisch: Spazieren ist (nicht nur bei mir) zu einem der beliebtesten Pandemie-Hobbys aufgestiegen, gleich nach Haare raufen, fluchen und Schokolade essen. Glücklicherweise finden wir O’Reillys weiterhin unsere Erfüllung darin, Wissen aufzusaugen, aufzubereiten und weiterzugeben: in bislang vier Novitäten, rund 30 weitere Fachbücher folgen für das Jahr 2021. Und mit unserer aktuellen Neuvorstellung kann ich nun auch selbst meine gelaufenen Kilometer speichern, auswerten und abfragen. (Erst einmal leg ich vermutlich aber eine Datenbank über die, ihr wisst schon, Haare, Flüche und Schokoladentafeln an.) SQL von der Pike auf lernen Jedenfalls: In Einführung in SQL vermittelt Alan Beaulieu euch das Handwerkszeug, um Datenbankanwendungen zu schreiben, administrative Aufgaben durchzuführen und Berichte zu erstellen. Er liefert Strategien zum Umgang mit großen Datenmengen und zeigt, wie sich mit SQL auch Daten von verschiedenen …

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E-Book-Deals im Oktober: Drei Fachbücher mit hoher KI- und Coding-Kompetenz

Corina Pahrmann — Fri, 11 Oct 2019 08:07:49 +0000

Mit „Python von Kopf bis Fuß“, „Einführung in TensorFlow“ und „Machine Learning Kochbuch“ könnt ihr im Oktober gleich drei E-Books 50 % günstiger bekommen. Schließlich konnten wir bei der Auswahl aus einer ganzen Fülle von KI-/Data-Science-/Python-Titeln schöpfen, die wir innerhalb der vergangenen Jahre veröffentlicht haben. 90 Millionen Euro Fördersumme für KI-Projekte von der Deutschen Forschungsgemeinschaft hier, ein Investitionspaket in Höhe von einer Milliarde Euro für „Spitzentechnologie“ – insbesondere für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz – vom Land Bayern dort: Vorhaben, KI-getriebene Forschungsprojekte oder Gründungsideen zu unterstützen, gibt es (nicht nur hierzulande) immer häufiger. Sie sollen den Erfolgsideen aus dem Silicon Valley, aber auch anderen Technologieregionen der Welt, etwas entgegensetzen. Ok, Google: Spracherkennung statt Schachcomputer Nicht nur der Politik, auch einer breiten Masse erschließen sich die Vorteile von KI-Anwendungen, seit diese auch in unserem Alltag greifbar sind. Mit Bilderkennung aus der Maschine können MRT-Aufzeichnungen viel schneller ausgewertet und Patienten zügiger behandelt werden? Mikroskopische Aufnahmen noch präziser dargestellt und in riesigen, weltumspannenden Datenbanken abgeglichen werden? Eine App mit Spracherkennung kann uns helfen, mit der neuen, spanisch-sprechenden Kollegin zu plaudern? Und dass …

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Neuerscheinung: Einführung in TensorFlow

Corina Pahrmann — Wed, 28 Nov 2018 07:45:20 +0000

Edmond de Belamy ist ein großartiger Künstler – und das ganz ohne blutige Legende (van Gogh), omnipräsentes Motiv (Blaue Reiter) oder unappetitliche Installationen (Beuys). Ein Pionier – ohne Exzesse, dafür mit viel Disziplin und Lernwillen. Einer, der sein finanziell bislang erfolgreichstes Kunstwerk nicht mit einer Signatur, sondern mit min G max D Ex[log(D(x))]+Ez[log(1-D(G(z)))] unterzeichnete. Und der im Aktionshaus Christie’s 432.500 Dollar eingenommen, sie aber nicht persönlich abgeholt hat. Sieh dir diesen Beitrag auf Instagram an D-3 before the auction. The stress is getting quite important right now. See you on Thursday for the verdict. – #christies #auction #belamy #obvious Ein Beitrag geteilt von OBVIOUS (@obvious_art) am Okt 22, 2018 um 9:55 PDT Künstlich statt künstlerisch Denn, und diese Nachricht schaffte es kürzlich in die internationale Presse: de Belamy ist selbst eine Kunstfigur, die für das französische Künstlerkollektiv Obvious steht. Sein Name stellt einen Bezug zum KI-Forscher Ian Goodfellow her, und gemalt hatte das in London versteigerte Bild kein mit besonderen Begabungen …

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Data, Data, Data: Berlin Buzzwords 2016

Corina Pahrmann — Mon, 23 May 2016 10:15:48 +0000

Die Berlin Buzzwords begleiten wir inzwischen schon seit der ersten Ausgabe im Jahr 2010. Nun steht – wie immer Anfang Juni – schon die siebte Ausgabe der (Big-)Data-Konferenz vor der Tür, auf die wir Euch gerne wieder hinweisen möchten. (Und Tickets verlosen.) Die Keynotes Als Keynotespeaker erwarten Euch in diesem Jahr Diane Mueller-Klingspor und Neha Narkhede: Diane Mueller-Klingspor ist eine langjährige „Pythonista“ und Open Source-Verfechterin. Momentan arbeitet sie als Community Lead bei Red Hat an der Application-Platform OpenShift Origin. Diane engagiert sich zudem in der Maker-Community und ist Gründerin von GetMakered Labs, einer mobilen Makerspace-Kollaboration, die Kinder aller Altersstufen inspirieren und ermutigen soll, sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen. Ihre Keynote findet am 6. Juni statt und trägt den Titel: „Inspiring the Next Generation to Run Away and Join Our Software Circus“. Neha Narkhede ist Mitgründerin und CTO von Confluent. Zuvor war sie für die Petabyte Scale Streaming Infrastruktur von LinkedIn zuständig, die mehrere Millionen Datenvorgänge unterstützt. Zudem ist sie eine der EntwicklerInnen von Apache Kafka, PMC Mitglied und Projekt-Comitterin. Neha startet Tag 2 der Buzzwords unter dem Titel: „Application development …

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Interview: Mit weniger Daten mehr erreichen

Corina Pahrmann — Mon, 28 Sep 2015 13:25:52 +0000

Big Data, Data Mining, datenbasiertes Marketing: In den Ohren der Wirtschaft klingen diese Buzzwords verheißungsvoll, in den Ohren der Kunden nervig bis beängstigend. Und die Erfolgsaussichten? Wir haben uns mit Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent des Magazins brand eins, Buchautor von „Smart Data“ und Keynotespeaker der Konferenz data2day unterhalten. oreillyblog: Herr Ramge, in den vorangegangenen Gesprächen, die wir u.a. hier im oreillyblog zu Big Data führten, wurde immer deutlich: Das Schlagwort Big Data hat nicht nur eine Dimension. Wie definieren Sie es? Die Gartner-Definition mit ihren drei (oder erweitert vier oder fünf) Dimensionen, an denen wir uns alle seit fünf Jahren abarbeiten, ist ja nicht falsch. Rasch wachsende Datenvolumen, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Varianz erlauben der Massendaten-Analyse, die Vergangenheit und Gegenwart besser zu verstehen, Prozesse zu optimieren und in die Zukunft gerichtete Management-Entscheidungen auf der Grundlage von besseren Prognosen zu treffen. Das Problem am Begriff Big Data ist, dass er durch das „Big“ die Dimension der Größe zu stark betont. Im Kern geht es ja im Business-Kontext darum, Daten zu nutzen, um Wertschöpfung zu verbessern. Es gibt natürlich Unternehmen, für …

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Aus NoSQL matters wird: distributed matters

Corina Pahrmann — Fri, 14 Aug 2015 07:00:08 +0000

So long, NoSQL matters – welcome, distributed matters: Die zehnte Ausgabe der Konferenz kommt mit einem Namenswechsel und vielen Neuerungen. Was bleibt, ist das Zusammentreffen hochkarätiger NoSQL- und Big Data-Professionals. Wir haben mit Organisator Frank Celler gesprochen. oreillyblog: Neuer Name, neue Location: zu ihrer 10. Ausgabe erfindet sich die NoSQL matters – pardon, distributed matters – komplett neu. Wie kam es dazu? Frank Celler: Unser Ziel war es zum einen das Thema NoSQL in der Szene bekannt zu machen und voranzutreiben und zum anderen Entwickler zusammenzubringen – um Wissen zu teilen, zu inspirieren und neue Kontakte aufzubauen. Mit der Neuausrichtung möchten wir uns für innovative und aktuelle Entwicklungen öffnen, die neben NoSQL und Big Data auf großes Interesse in der Szene stoßen. Somit wird die distributed matters für ein größeres Publikum von Interesse sein. oreillyblog: Was heißt das für die Ausrichtung der Konferenz? Wer sollte zur distributed matters kommen? Frank Celler: Die distributed matters wird nun neben den bewährten Schwerpunkten NoSQL und Big Data auch Themen wie Distributed Systems, Microservices, Cloud Management, Database Solutions und DevOps abdecken. Wir richten uns an alle, …

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Ärmel hoch und rein in die Daten: Die Big Data Week in Berlin

Corina Pahrmann — Mon, 28 Apr 2014 09:55:08 +0000

Was ist Big Data, und welche Effekte ergeben sich für unser Leben? Anlässlich der nächste Woche unter anderem in Berlin stattfindenden Big Data Week sprach ich mit Data Scientist Klaas Bollhöfer. Klaas, Anfang Mai ist Berlin das Epizentrum aller digital arbeitenden Menschen: Neben re:publica und Linuxtag ist die Hauptstadt auch wieder eine von dreißig Locations weltweit, die sich an der Big Data Week beteiligen. Erzähl doch mal, was sich dahinter verbirgt. Die Big Data Week ist eine 2012 ins Leben gerufene Initiative mit dem Ziel, die Big Data Communities der Welt für eine Woche intensiv miteinander zu vernetzen, Hunderte von Events, Meetups, Konferenzen & Hackathons unter einem gemeinsamen Dach zu verorten und gemeinsam als zentrales Organ einer international agierenden Interessensgemeinschaft zu agieren. Die Big Data Week wird von London aus organisiert und umspannt alle Kontinente (mit Ausnahme Antarktis, zumindest noch :-)), mehr als 30 Städte und mehr als 200 Veranstaltungen. Es ist ein „Global Festival of Data“, das in diesem Jahr bereits zum 2. Mal auch in Berlin stattfindet – vom 5. bis 11. Mai. Wie …

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oreillyblog 2013: politisch, geekig, gut

Alexander Plaum — Thu, 19 Dec 2013 13:08:51 +0000

Das WordPress-Backend ist entrümpelt, die letzten Arbeitstage vor Silvester lassen sich an einer Hand abzählen, die Weihnachtsmate steht im Kühlschrank. Höchste Zeit für den #oreillyblog-Jahresrückblick. Zunächst wieder ein bisschen Statistik: Bis zu 1300 Unique Visitors und 4900 Page Views am Tag, über 100 Beiträge, erneut viele Gastautoren (ihr seid großartig!) – und dieses Mal kein Award, aber das macht gar nix. Massig Kommentare (nämlich 73!) konnten wir bei der Koop-Aktion Blogger schenken Lesefreude zum Welttag des Buches im April verzeichnen (immer ein Highlight), massig Soc-Med-Schaltflächen-Aktivität (115 Interaktionen!) erst vor knapp zwei Wochen, als wir an dieser Stelle einen exklusiven Auszug aus dem lang erwarteten Passig/Janders-Buch Weniger schlecht programmieren publizieren durften. Dieser Beitrag gehört auch insgesamt zu den erfolgreichsten und generierte weit über 2000 Klicks in knapp 24 Stunden. Ja, vierstellig, wir sind (noch) nicht das Blog von Heise oder t3n. ;-) Davon abgesehen: Noch mehr als über tolle Zugriffszahlen haben wir uns darüber gefreut, gleich fünf der wichtigsten IT-Themen des Jahres zumindest ein Stück weit im #oreillyblog abbilden und begleiten zu können: Da wäre zunächst das große DIY-, Minicomputer- …

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False Positive, na und? – Data Mining, Überwachungsstaat und der ganze Rest (4/4)

Alexander Plaum — Thu, 05 Dec 2013 13:03:46 +0000

Ein Gastbeitrag von: Christoph Henkelmann (Firmenseite, Blog) Redaktion: AP Wie bereits angekündigt wollen wir uns im letzen Teil dieser Blogreihe der Frage widmen, unter welchen Voraussetzungen, mit welchen Werkzeugen und welcher Literatur man selber zum Data Miner avancieren kann. Oder anders formuliert: Wie man am Privatrechner auf den Spuren der Großkonzerne und Geheimdienste dieser Welt wandelt. Für alle, die die bisherigen Posts verpasst haben: Hier noch mal die Links zu Teil 1 (Data-Mining 101, Data-Mining-Arten, Lernarten), Teil 2 (Hallo Wortvektor, hallo Spam!) und Teil 3 (Die 99%ige Sicherheit und der “auffällige” Bürger). Teil 4: Wie werde ich Data Miner? Um selber ein Data-Mining- und Machine-Learning-Projekt zu starten, sind zumindest Grundkenntnisse im Bereich Programmierung notwendig. Prinzipiell kann man jede Sprache benutzen, einige empfehlen sich allerdings besonders, weil es bereits effiziente Frameworks und Bibliotheken sowie viele Anwendungsbeispiele in der einschlägigen Fachliteratur gibt: R R ist eine Skriptsprache mit einem besonderen Fokus auf Statistik und Datenauswertung, was sie natürlich für Data Mining prädestiniert. Besonders geeignet ist R für Prototyping und für Einmalanalysen, bei denen die Geschwindigkeit nicht kritisch …

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False Positive, na und? – Data Mining, Überwachungsstaat und der ganze Rest (3/4)

Alexander Plaum — Thu, 24 Oct 2013 09:09:57 +0000

Ein Gastbeitrag von: Christoph Henkelmann (Firmenseite, Blog) Redaktion: AP Der Buzzword-Reigen ist entzaubert (Data-Mining 101, Data-Mining-Arten, Lernarten), ein konkreter Anwendungsfall ausführlich skizziert (Hallo Wortvektor, hallo Spam!) – Zeit für die philosophisch-politischen Überlegungen in dieser Blogreihe. Teil 3: Die 99%ige Sicherheit und der „auffällige“ Bürger Von Recall und Precision Wie gut sind nun moderne Data-Mining-Verfahren und Machine-Learning-Algorithmen? Haben wir ein magisches Computerorakel, das perfekt alle Entscheidungen treffen kann? Offensichtlich nicht: wir würden sonst ausschließlich Mails erhalten, die wir auch wirklich wollen. Außerdem wären Ärzte überflüssig, weil automatisierte Entscheidungssysteme immer die perfekte Diagnose stellten – und dank der wohlmeinenden Totalüberwachung gäbe es auch keine Verbrechen mehr. Der Teufel steckt im Detail. Man muss, möchte man die Güte eines Verfahrens einschätzen, verschiedene Kriterien und Zusammenhänge beachten. Gerne werden Angaben in den Raum geworfen wie „zu 99% korrekt“. Aber 99% von was? Zunächst einmal gibt es vier absolute Kennzahlen für das Ergebnis einer Data-Mining-Aktion. Wir bleiben beim Beispiel des Spamfilters: True Positives: Zu Recht (true) als Spam (positive) erkannte Daten: Spam wird als Spam identifiziert False Positives: Zu Unrecht (false) als …

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